Что такое нейросеть, можно объяснить без формул. Это компьютерная система, которая учится на примерах, а не работает по жёстким правилам. Алгоритм ей не прописывают построчно. Вместо этого показывают тысячи примеров с готовыми ответами, и закономерности она выводит сама. Дальше разберём, как она устроена, как обучается, что умеет и чем отличается от обычной программы и искусственного интеллекта.
Что такое нейросеть на самом деле
Название сбивает с толку. Кажется, что внутри какой-то электронный мозг, который сидит и размышляет. В действительности устройство куда проще.
Нейросеть повторяет один принцип работы мозга: множество простых элементов соединено между собой, и они передают друг другу сигналы. Эти элементы называют искусственными нейронами, и каждый из них по отдельности почти ничего не умеет: получает несколько чисел, складывает их, отдаёт одно число дальше. Сила не в отдельном нейроне, а в количестве связей между ними.
В случае с живым мозгом логика та же. Один биологический нейрон тоже примитивен. Но их у человека десятки миллиардов, и за счёт связей между ними рождаются мышление, память, речь. Искусственная сеть берёт эту идею и переносит её в числа: вместо живых клеток с электрическими импульсами здесь вычислительные элементы, которые передают друг другу значения.
Поэтому правильнее представлять нейросеть не как разумное существо, а как огромную настраиваемую математическую формулу. Очень большую, с миллиардами подкручиваемых значений внутри, и всё же формулу.
Как один нейрон превращается в умную систему
У каждого искусственного нейрона есть несколько входов, и для каждого входа задано, насколько он важен. Эту важность называют весом. Если по важному входу приходит сильный сигнал, нейрон отзывается заметно. А слабый сигнал по входу с маленьким весом он почти не замечает. Когда сумма входящих сигналов переваливает за порог, нейрон передаёт сигнал дальше.
Один такой нейрон бесполезен. А теперь соедините миллионы, чтобы выход одного становился входом для следующих. Получится длинный конвейер: первый слой замечает простейшие детали, следующий собирает из них куски посложнее, и так до конца, где складывается итоговый ответ. Например, когда сеть разбирает фотографию, первые нейроны ловят края и пятна, средние собирают из них усы и уши, а последние выносят вердикт: на фото кот.
Именно в весах спрятано всё, что сеть знает. Не в коде, который написал программист, а в этих числах-настройках. Код задаёт форму сети, а веса наполняют её содержанием.
Как нейросеть обучается на примерах
Это и есть главное отличие от обычных программ. Когда сеть только создали, все её веса заполнены случайными числами. То есть она настроена наугад и в начале ошибается практически всегда.
Дальше работает механизм, похожий на то, как ребёнок учится узнавать собаку. Малышу не дают определение и список признаков. Ему просто показывают одну собаку за другой, и через десяток встреч он начинает узнавать их сам, даже незнакомых пород. Сеть учат так же: показывают тысячи помеченных картинок, где заранее известно, где кот, а где собака.
Происходит это циклами. Сеть смотрит на картинку, выдаёт догадку, догадку сверяют с правильным ответом. Затем алгоритм смотрит, какие связи подтолкнули к верному решению, а какие увели в ошибку, и слегка подкручивает веса: полезные усиливает, вредные ослабляет.
Один такой проход почти ничего не меняет. Но когда примеров миллионы и проходов тоже миллионы, веса постепенно настраиваются так, что сеть начинает попадать в ответ всё чаще. Никто не прописывал ей правило про треугольные уши у кота. Она вывела такие признаки сама, перебрав горы примеров.
Что нейросеть умеет, а что нет
За счёт обучения на огромных массивах данных современные сети делают много полезного. Пишут и редактируют тексты, переводят, отвечают на вопросы, рисуют картинки по описанию, разбирают код, пересказывают длинные документы, распознают речь и предметы на фото. Для повседневных задач этого с запасом.
При этом нейросеть не думает и не понимает смысл так, как человек. Когда чат-бот отвечает на вопрос, он не лезет в справочник за фактом. Он предсказывает самое вероятное следующее слово, опираясь на закономерности из текстов, на которых учился. По началу фразы он прикидывает наиболее правдоподобное продолжение, слово за словом.
Здесь и кроется её главная слабость. Раз внутри статистика совпадений, а не понимание, сеть может уверенно выдать правдоподобную выдумку: назвать несуществующую книгу, придумать дату, сослаться на закон, которого нет. Звучит гладко, а проверка показывает, что фактов за этим нет. Поэтому к ответам про факты, цифры, медицину и право стоит относиться как к черновику, который надо перепроверить.
Заметить это легко на практике. Если задать один и тот же вопрос разным моделям, видно, что единственно правильного ответа у нейросети нет: каждая достраивает фразу по-своему. Сравнивать удобно, когда несколько моделей открыты рядом, например в сервисе, где можно открыть несколько нейросетей в одном окне.
Нейросеть, искусственный интеллект и обычная программа: в чём разница
Эти три понятия постоянно путают, хотя разграничить их несложно.
Искусственный интеллект охватывает более широкое поле. Он включает любую попытку заставить машину решать задачи, которые мы привыкли считать умными. Сюда входят и системы на жёстких правилах, и нейросети, и другие подходы. Нейросеть относится к ИИ как одна из его архитектур, способ построить такую систему через обучение на примерах. То есть всякая нейросеть относится к ИИ, но не всякий ИИ устроен как нейросеть.
Возьмём фильтр писем. Допустим, программа отправляет в спам всё, где встречается слово выигрыш. Это правило кто-то прописал руками, система слепо ему следует и ничему не учится. Формально это искусственный интеллект, но не нейросеть. А вот спам-фильтр, который обучили на миллионах писем и который сам уловил, как выглядит реклама даже без явного слова-приманки, уже работает как нейросеть.
В этом и отличие от обычной программы. Программа похожа на рецепт: шаг за шагом, если A, то B, и отклонение от сценария чаще всего ломает результат. Нейросеть ближе к повару, который перепробовал тысячу блюд и готовит по наитию: иногда ошибается, зато справляется с тем, чего в рецепте не было. Это два разных инструмента под разные задачи, а не лучший и худший.
Где попробовать нейросеть, чтобы понять на практике
Любое объяснение остаётся теорией, пока сам не задашь нейросети вопрос и не посмотришь на ответ.
Начать проще, чем кажется. Ничего устанавливать и настраивать не нужно. Открываете сервис в браузере, пишете обычную фразу человеческим языком, читаете ответ. Дальше можно попросить переписать, объяснить попроще, перевести, накидать план. Десять минут такой практики дают больше понимания, чем любое определение.
Если не хочется собирать доступ к разным моделям по отдельности, можно попробовать нейросеть прямо в браузере: несколько сильных моделей в одном окне, со стартом без привязки карты. Так проще составить собственное мнение, а не верить на слово статьям.
Частые вопросы
Нейросеть и ChatGPT, это одно и то же? Нет. Нейросеть задаёт общий тип технологии, а ChatGPT лишь один из конкретных продуктов на её основе. По тому же принципу устроены и другие чат-боты, и сервисы, которые рисуют картинки или распознают речь. ChatGPT относится к нейросетям, но нейросеть к нему не сводится.
Может ли нейросеть ошибаться и почему? Да, и довольно часто. Она не хранит факты и не проверяет их, а подбирает наиболее вероятное продолжение фразы по статистике из обучающих данных. Поэтому она способна гладко и уверенно выдать неверный ответ, особенно про точные факты, даты и цифры. Такие ответы стоит перепроверять по надёжным источникам.
Нужно ли уметь программировать, чтобы пользоваться нейросетью? Нет. Современные сервисы работают через обычный текст: вы пишете вопрос словами и получаете ответ. Программирование нужно тем, кто создаёт и обучает сети, а не тем, кто ими пользуется.
С чего начать новичку? Откройте готовый сервис в браузере и задайте простой вопрос на любую интересную тему. Затем попросите упростить ответ, привести пример, перевести текст. За несколько таких попыток вы быстрее почувствуете границы возможного, чем по любой инструкции.
NeiroLabs — нейросети в одном окне, без VPN, оплата в рублях